基于神经网络光伏发电预测模型的研究

随着光伏发电应用规模和区域的不断扩大,光伏发电系统监控具有越来越重要的意义。而光伏发电预测是光伏监控系统能量调度的一项重要日常工作,是制定输配电方案的主要依据。通过对比三种主流的光伏发电预测模型,分析影响光伏发电量的各种因素,设计了一种新颖的基于BP神经网络的光伏发电预测模型。该模型根据不同的日类型和季节进行预测子模型划分,预测子模型以温度、历史发电数据、历史日照强度数据为输入数据对模型进行了训练与仿真分析。预测结果验证了该模型的有效性,对于保持电力系统的功率平衡和经济运行有着重要的意义。